在PySpark的回归训练中，某些系数能保持不变吗？

Question

在PySpark中训练回归模型期间是否可以指定某些系数应保持不变（以预定值）？

例如，如果我有如下所示的简单单特征数据，我可以使用线性回归拟合直线，并允许两个系数拟合。然后我得到了绿线。

但是，如果我知道斜率是2.3，我可以将该系数修正为2.3并拟合截距，即蓝线。

这是一个简单的例子，但有没有办法在Spark（特别是PySpark）中做到这一点？

或者是否有添加自定义成本函数的钩子？ （如果某些系数远离预期值，我可以使成本非常大。）